检索结果-南通市图书馆

作者：黄铭轩中国科学技术大学

学位级别：硕士

近年来随着网络科技的快速发展,移动边缘计算因其优异的计算能力和快速的部署能力,被广泛的应用于各种物联网场景中。同时各种新型应用层出不穷,如导航、视频处理、人脸识别和无人驾驶。这些应用具有的计算密集性、时延敏感性、用户动... 详细信息

近年来随着网络科技的快速发展,移动边缘计算因其优异的计算能力和快速的部署能力,被广泛的应用于各种物联网场景中。同时各种新型应用层出不穷,如导航、视频处理、人脸识别和无人驾驶。这些应用具有的计算密集性、时延敏感性、用户动态移动性等特点对传统的边缘计算网络提出了新一轮的挑战。如何提高边缘计算的灵活性、边缘计算设备服务拓展性以及优化计算卸载策略成为了提高边缘计算用户服务质量的关键。然而,传统的基于数学规划的卸载策略在动态场景下的性能表现较差,无法满足大面积分布的多移动终端需求。为了更好适应新的场景需求,本文建立了多无人机作为移动中继辅助下的边缘计算框架。首先在用户终端侧提出了基于深度强化学习的卸载策略,通过将移动终端以及无人机状态映射到卸载动作来制定相应的卸载策略。同时,在无人机群内利用神经网络模型实现多任务场景下的最优卸载方法,通过集中式控制选择合适的无人机执行卸载动作,并将任务卸载到边缘服务器内。最后,结合移动终端和无人机侧两种卸载策略对任务卸载行为进行联合优化。本文的主要工作总结有以下几点:1.提出了一种多用户终端场景下的任务卸载策略。首先在多用户终端任务卸载场景下构建了任务队列、能量队列、数据通信等多个系统模型,并提出在该场景下的移动终端能耗最小化问题。其次,根据优化目标提出了基于DDPG深度强化学习下的卸载策略,并进一步提出了针对协作式场景下卸载策略的改进方法。最后,通过实验验证了该方法在移动终端任务卸载场景下的有效性。2.提出了一种多无人机场景下的任务卸载策略。首先在多无人机辅助下的任务卸载场景中,构建了数据通信、MEC计算等多个系统模型,同时提出该场景下无人机群任务卸载量最大化的优化目标。针对该目标下任务数据对卸载无人机的选择,本文提出了基于DQN深度强化学习的任务卸载选择算法,并针对网络模型采样训练进一步优化了神经网络架构。最后,多组实验验证了该算法相较于对比的基线算法在无人机群任务卸载场景下的优越性。3.提出了一种无人机辅助场景下的任务卸载联合优化策略。结合移动终端任务卸载和无人机任务卸载策略,本文构建了多无人机辅助下的设备终端任务卸载场景模型,并给出该系统模型下的各节点信息和执行动作。同时,以移动设备终端能耗最小化为联合优化目标,在移动用户侧和无人机侧分别部署了基于深度强化学习下的任务卸载策略。最后,实验表明本文设计的任务卸载联合算法具有较高的时延敏感性以及较低的资源消耗,能够实现对时延敏感型任务的优化处理,有效的拓展了深度强化学习在边缘计算领域的应用。

关键词：边缘计算时延敏感多用户终端无人机辅助任务卸载

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光纤通信网综合实验系统的设计

引用

科技视界 2019年第35期 36-37页

作者：任鲁涌纪若愚山东理工大学计算机科学与技术学院

基于两台光纤通信实验平台的硬件系统设计搭建了光纤通信网综合实验系统。经调试在光纤通信网综合实验系统内实现了多用户终端语音信号的时分复用交换及传输通信,测量了系统的误码率、光功率、动态范围等参数。验证了设计的实验系统实... 详细信息

基于两台光纤通信实验平台的硬件系统设计搭建了光纤通信网综合实验系统。经调试在光纤通信网综合实验系统内实现了多用户终端语音信号的时分复用交换及传输通信,测量了系统的误码率、光功率、动态范围等参数。验证了设计的实验系统实现其通信网的多用户信息传输功能。

关键词：光纤通信网多用户终端交换

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